【摘 要】
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有效挖掘出复杂网络中隐藏的社区结构具有重要的理论研究意义和广泛的应用前景，目前已有多种关于社区挖掘算法和社区性质的研究，但还未见深入讨论结点间距离与全局社区结构内在
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 60873149, 60973088 （国家自然科学基金）,the Open ProjectsProgram of the National Laboratory of Pattern Recognition （NLPR） in China （模式识别国家重点实验室开放
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有效挖掘出复杂网络中隐藏的社区结构具有重要的理论研究意义和广泛的应用前景，目前已有多种关于社区挖掘算法和社区性质的研究，但还未见深入讨论结点间距离与全局社区结构内在关系的工作。因此，深入研究了它们之间的内在联系，发现较近（远）的结点通常以较大的概率属于相同（不同）社区，相同（不同）社区中的结点距离通常较小（较大）。基于以上启发信息，提出了基于结点距离相似度的社区挖掘算法（distance similarity algorithm，DSA），采用基准数据集测试和分析了DSA算法。实验结果表明：DSA算法能够
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